Návrh generativní kompetitivní neuronové sítě pro generování umělých EKG záznamů
Loading...
Date
Authors
ORCID
Advisor
Referee
Mark
A
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií
Abstract
Práca sa zaoberá generovaním EKG signálov pomocou generatívnych kompetitívnych sietí (GAN). Podrobne skúma základy umelých neurónových sietí a princípy ich fungovania. Teoreticky popisuje využitie a fungovanie a najčastejšie typy zlyhaní generatívnych kompetitívnych sietí. V práci bol odvodený všeobecný postup predspracovania signálov vhodných pre trénovanie GAN, ktorý bol využitý na zostavenie databázy. V tejto práci boli navrhnuté a implementované celkovo 3 rôzne modely GAN. Výsledky modelov boli vizuálne zobrazené a podrobne analyzované. Na záver práca komentuje dosiahnuté výsledky a navrhuje ďalšie smerovanie výskumu metód zaoberajúcich sa generovaním EKG signálov.
The work deals with the generation of ECG signals using generative adversarial networks (GAN). It examines in detail the basics of artificial neural networks and the principles of their operation. It theoretically describes the use and operation and the most common types of failures of generative adversarial networks. In this work, a general procedure of signal preprocessing suitable for GAN training was derived, which was used to compile a database. In this work, a total of 3 different GAN models were designed and implemented. The results of the models were visually displayed and analyzed in detail. Finally, the work comments on the achieved results and suggests further research direction of methods dealing with the generation of ECG signals.
The work deals with the generation of ECG signals using generative adversarial networks (GAN). It examines in detail the basics of artificial neural networks and the principles of their operation. It theoretically describes the use and operation and the most common types of failures of generative adversarial networks. In this work, a general procedure of signal preprocessing suitable for GAN training was derived, which was used to compile a database. In this work, a total of 3 different GAN models were designed and implemented. The results of the models were visually displayed and analyzed in detail. Finally, the work comments on the achieved results and suggests further research direction of methods dealing with the generation of ECG signals.
Description
Citation
ŠAGÁT, M. Návrh generativní kompetitivní neuronové sítě pro generování umělých EKG záznamů [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2020.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
sk
Study field
bez specializace
Comittee
prof. Pharm.Dr. Petr Babula, Ph.D. (předseda)
Ing. Marina Ronzhina, Ph.D. (místopředseda)
Ing. Lukáš Smital, Ph.D. (člen)
doc. Mgr. Martina Lengerová, Ph.D. (člen)
Ing. Roman Jakubíček, Ph.D. (člen)
Date of acceptance
2020-06-16
Defence
Student prezentoval závěry své diplomové práce a odpověděl na dotazy komise. Student obhájil diplomovou práci.
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena
Document licence
Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení